宋煜浩 魏 韡 黄少伟 吴启仁 梅生伟

风储联合电站实时自调度的高效深度确定性策略梯度算法

宋煜浩1魏 韡1黄少伟1吴启仁2梅生伟1

（1. 清华大学电机工程与应用电子系 北京 100084 2. 中国三峡新能源（集团）股份有限公司 北京 101100）

发展风电等可再生能源对于实现双碳目标具有重要意义，风储联合电站是未来风电接入电网的主要形式。该文研究发电侧商业化运行的风储联合电站的实时自调度问题，目标是使自身的期望收益最大化。由于场站级风电预测误差较大，独立发电商信息有限，难以准确预测电网电价，风储联合电站实时自调度面临多重不确定性，极具挑战。该文提出高效深度确定性策略梯度（DDPG）算法求取风储联合电站实时自调度策略，实现不依赖预测的场站级在线决策。首先通过Lyapunov优化构建基础策略，得到一个较好的但未必是局部最优的策略；然后，采用基础策略预生成样本，用于初始化经验库，提升搜索效率；接着，应用引入专家机制的DDPG算法，可以训练得到局部最优的自调度策略；最后，算例分析表明，相比于基础调度策略和经典DDPG，该文所提方法能有效提升风储联合电站的平均收益。

风储联合电站 实时自调度 Lyapunov优化 深度确定性策略梯度（DDPG）

0 引言

近年来，新能源发电发展迅速。以风电为例，截至2021年底，我国风电累计装机容量已经超过3亿kW，同比增长16.6%[1]，仅2022年一季度便新增风电790万kW[2]。风能作为一种绿色能源有望在未来的低碳电网中发挥主要作用。……